四、简答题（共3题，共18分）26. 简述数据分布特征从哪些方面进行测度？（6分）27. 简述回归分析的基本步骤。（6分）28. 简述时间序列的四种变动因素。（6分）

26. 简述数据分布特征的测度从哪些方面进行分析？

数据分布特征的测度主要从三个方面进行分析：

• 集中趋势：反映数据分布的中心位置，常用指标包括算术平均数、中位数、众数等，用于描述数据的一般水平或典型值。

• 离散程度：反映数据分布的分散或波动情况，常用指标包括方差、标准差、极差、四分位距等，用于衡量数据的稳定性或差异性。

• 偏态：反映数据分布的对称性或偏斜方向，常用指标包括偏态系数，用于判断分布是左偏、右偏还是对称。

这三个方面共同刻画了数据分布的整体形态和特征，是描述性统计分析的核心内容。

27. 简述回归分析的基本步骤。

回归分析的基本步骤如下：

1. 确定自变量与因变量：根据研究目的，明确哪个变量是自变量（解释变量），哪个是因变量（被解释变量）。

2. 收集数据：获取自变量与因变量的观测数据。

3. 建立回归模型：根据变量关系选择合适的回归类型（如线性、非线性），并建立数学表达式，如简单线性回归方程 $ y_c = a + bx $。

4. 参数估计：利用最小二乘法等方法，计算回归系数 $ a $ 和 $ b $，使实际值与估计值的离差平方和最小。

5. 模型检验：对回归模型进行显著性检验（如F检验）、回归系数的显著性检验（如t检验），以及拟合优度检验（如R²）。

6. 残差分析：检查残差是否满足独立性、正态性、同方差等假设，判断模型是否合理。

7. 预测与应用：利用建立的回归方程对因变量进行预测或解释自变量的影响。

28. 简述时间序列的四种变动因素。

时间序列的变动受四种基本因素影响，分别为：

• 长期趋势（T）：指现象在较长时间内呈现的持续上升、下降或稳定的发展方向，反映经济或社会现象的内在发展规律。

• 季节变动（S）：指在一年内或周期性重复出现的季节性波动，如节假日、气候影响等。

• 循环变动（C）：指以若干年为周期的周期性波动，通常与经济周期（如繁荣—衰退—萧条—复苏）相关。

• 不规则变动（I）：指由偶然性、突发性因素（如自然灾害、政策突变）引起的不可预测、无规律的波动。

这四种因素共同构成时间序列的变动结构，通常采用加法模型或乘法模型进行分解分析。

答案：

26. 集中趋势、离散程度、偏态

27. 确定变量→收集数据→建立模型→参数估计→模型检验→残差分析→预测应用

28. 长期趋势、季节变动、循环变动、不规则变动